System Prompt 계층 구조 설계를 통한 모델 제어력 극대화

Context

기존 LLM 아키텍처에서 System Prompt와 User Message가 유사한 우선순위를 가짐에 따른 Persona 붕괴 및 Prompt Injection 취약성 존재. 특히 복잡한 제약 조건 준수 시 모델의 일관성 부족으로 인한 신뢰도 저하 문제 발생.

Technical Solution

• Operator-level Instruction 설계를 통한 System Prompt의 권한 상위 배치 및 User Message 대비 높은 신뢰 계층 구축
• Constitutional AI 학습 기법을 적용하여 모델 스스로 응답을 추론하고 검증하는 자체 필터링 메커니즘 구현
• 200K Tokens의 대규모 Context Window 확보를 통한 외부 RAG 의존도 감소 및 코드베이스 전체 처리 구조 설계
• 작업 복잡도와 비용 효율성에 따른 Haiku(경량), Sonnet(균형), Opus(고성능) 모델의 Tiered Deployment 전략 수립
• Tool Use 인터페이스를 통한 외부 함수 호출 및 연산 수행으로 LLM의 환각 현상 제어 및 결정론적 결과 도출